大模型对齐与安全

SineProject: Machine Unlearning for Stable Vision Language Alignment

SineProject：用于稳定视觉语言对齐的机器反遗忘

Arpit Garg, Hemanth Saratchandran, Simon Lucey

机构 * Australian Institute for Machine Learning（澳大利亚机器学习研究所） 纠错

专题命中 隐私与版权 ：alignment(title,abstract)；safety(abstract)

AI总结 SineProject通过在冻结的投影器中加入正弦调制的可训练参数，提升Jacobian的谱条件数，稳定反遗忘过程中的视觉语言对齐，减少无害查询拒绝并实现目标信息遗忘。

Comments Accepted at CVPR 2026

IdentityGuard: Context-Aware Restriction and Provenance for Personalized Synthesis

IdentityGuard: 基于上下文的限制与溯源的个性化合成

Lingyun Zhang, Yu Xie, Ping Chen

机构 * School of Computer Science and Technology, Fudan University（复旦大学计算机科学与技术学院） ； Institute of Big Data, Fudan University（复旦大学大数据研究院） ； Purple Mountain Laboratories（紫金山实验室） 纠错

专题命中 隐私与版权 ：safety(abstract)；AI safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出IdentityGuard，通过上下文感知的限制和概念特定水印，实现个性化合成的安全控制，防止滥用同时保持模型效用。

Comments 5 pages, 3 figures, Accepted to ICASSP

Morphemes Without Borders: Evaluating Root-Pattern Morphology in Arabic Tokenizers and LLMs

无国界词素：在阿拉伯语分词器和大语言模型中评估根-模式词素学

Yara Alakeel, Chatrine Qwaider, Hanan Aldarmaki, Sawsan Alqahtani

机构 * Saudi Data & AI Authority (SDAIA)（沙特数据与人工智能局） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Princess Nourah Bint Abdulrahman University (PNU)（普罗瑟·努拉·本·阿卜杜勒拉赫曼大学） 纠错

专题命中 隐私与版权 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究评估了阿拉伯语分词器和大语言模型在处理根-模式词素学方面的表现，发现分词器的词素对齐并非生成词素学的必要或充分条件。

Comments Accepted at LREC 2026

SpecSteer: Synergizing Local Context and Global Reasoning for Efficient Personalized Generation

SpecSteer：协同局部上下文与全局推理以实现高效个性化生成

Hang Lv, Sheng Liang, Hao Wang, Yongyue Zhang, Hongchao Gu, Wei Guo, Defu Lian, Yong Liu, Enhong Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

专题命中 隐私与版权 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出SpecSteer框架，通过结合本地上下文与云端推理，解决个性化生成中的隐私与推理能力矛盾，实现高效生成并提升性能。